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汽车之家口碑网某车型的评论数据情感分析
☆29Updated 6 years ago
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- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆120Updated 6 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆79Updated 5 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫，来为本软件提供实时数据采集的能力，并将评论情感极性分析和用户打分相结合，在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）☆58Updated 7 years ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 5 years ago
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆16Updated 7 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 7 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用，将顾客打分和评论情感进行两极映射，使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集，实验证实了在情感分类中 ，使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下，达到的精度和…☆45Updated 5 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆78Updated 2 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆174Updated 4 years ago
- 微博情感分析☆30Updated 7 years ago
- 使用Python进行自然语言处理相关实践，如新词发现，主题模型，隐马尔模型词性标注，Word2Vec，情感分析☆52Updated 5 years ago
- 对舆情事件进行词云展示，对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类，观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆182Updated 6 years ago
- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 years ago
- 以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础，完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘，并对主题事件进行细粒度的情绪分析☆35Updated 6 years ago
- 基于多通道卷积神经网络的汽车评论情感分析系统☆12Updated last year
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆59Updated 6 years ago
- 基于情感词典的文本情感极性分析☆27Updated 8 years ago
- 基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。目的是克服用户打分和评论不一致，实时对在线民宿的满意度评测，包含在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询 POI …☆430Updated 7 months ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆25Updated 5 years ago
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
- 在Python中利用情感词典做情感分析☆43Updated 7 years ago
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆35Updated 2 years ago
- 基于jieba分词和lda模型的主题分析☆19Updated 6 years ago
- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律，爬取70多万条2014年公开的发明专利，然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取，依照词频排序提取…☆107Updated 7 years ago
- Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现☆22Updated 5 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆103Updated 4 years ago